Manipulating Interfacial Nanostructure to Achieve High‐Performance All‐Solid‐State Lithium‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All‐solid‐state lithium‐ion batteries (ASSLIBs) have gained substantial attention worldwide due to their intrinsic safety and high energy density. However, the large interfacial resistance of ASSLIBs, which originates from the interfacial reactions and inferior electrode–electrolyte contact between electrodes and solid electrolytes, dramatically constrains their electrochemical performance. Here a dual shell interfacial nanostructure is rationally designed to enable high‐performance ASSLIBs, in which the inner shell LiNbO 3 suppresses the interfacial reactions while the outer shell Li 10 GeP 2 S 12 enables intimate electrode–electrolyte contact. As a result, the dual shell structured Li 10 GeP 2 S 12 @LiNbO 3 @LiCoO 2 exhibits a high initial specific capacity of 125.8 mAh g −1 (1.35 mAh cm −2 ) with an initial Coulombic efficiency of 90.4% at 0.1 C and 87.7 mAh g −1 at 1 C. More importantly, in situ X‐ray absorption near edge spectroscopy was performed for the first time to reveal the interfacial reactions between Li 10 GeP 2 S 12 and LiCoO 2 . This dual shell nanostructure demonstrates an ideal interfacial configuration for realizing high‐performance ASSLIBs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».